Pandas DataFrame：使用 Lambda 函数将 WKT 转换为新列中的 GeoJSON

我有一些这种格式的数据：

Dep       Dest        geom
----      ----        -----
EDDF      KIAD        LINESTRING(3.961389 43.583333, 3.968056 43.580....

其中包含飞行轨迹。 geom 列包含 WKT 格式的坐标。可以通过库转换它们geomet https://pypi.python.org/pypi/geomet/0.1.0转换为 GeoJSON 格式，我想在新专栏中进行此操作。

为了有效地使用 Pandas 做到这一点，我正在尝试这样做：

from geomet import wkt
import json

df = .... #load data to df
df['geojson'] =  df['geom'].apply(lambda x: json.dumps(wkt.loads(x['geom'] )))

这是行不通的。有什么办法让它发生吗？

尝试更改以下行：

df['geojson'] =  df['geom'].apply(lambda x: json.dumps(wkt.loads(x['geom'] )))

进入这个：

df['geojson'] =  df['geom'].apply(lambda x: json.dumps(wkt.loads(x)))

这会产生所需的结果：

from geomet import wkt
import json

#Generate dataframe
df = pd.DataFrame({"Dep":["EDDf"],
                   "Dest": ["KIAD"],
                   "geom": ["LINESTRING(3.961389 43.583333, 3.968056 43.580)"]})


#Apply function to create new column
df["geojson"] = df["geom"].apply(lambda x: json.dumps(wkt.loads(x)))

这将创建：

    Dep  Dest                                             geom                                            geojson
0  EDDf  KIAD  LINESTRING(3.961389 43.583333, 3.968056 43.580)  {"type": "LineString", "coordinates": [[3.9613...